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1、回归分析的基本思想及其初步应用（一）回归分析的基本思想及其初步应用（一）问题问题1：正方形的面积：正方形的面积y与正方形的边长与正方形的边长x之间之间 的的函数关系函数关系是是y = x2确定性关系确定性关系问题问题2：某水田水稻产量：某水田水稻产量y与施肥量与施肥量x之间是否之间是否 有一个确定性的关系？有一个确定性的关系？例如：在例如：在 7 块并排、形状大小相同的试验田上块并排、形状大小相同的试验田上 进行施肥量对水稻产量影响的试验，得进行施肥量对水稻产量影响的试验，得 到如下所示的一组数据：到如下所示的一组数据：施化肥量施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45水稻产量水稻产
2、量y 330 345 365 405 445 450 455复习复习 变量之间的两种关系变量之间的两种关系10 20 30 40 50500450400350300施化肥量施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45水稻产量水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455xy施化肥量施化肥量水稻产量水稻产量 自变量取值一定时，因变量的取值带有一定自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系相关关系。1、定义、定义： 1）：相关关系是一种不确定性关系；）：相关关系是一种不确定性关系；注注对具有相关关系的两个变
3、量进行统计对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫分析的方法叫回归分析回归分析。2）：）： 现实生活中存在着大量的相关关系。现实生活中存在着大量的相关关系。 如：人的身高与年龄；如：人的身高与年龄； 产品的成本与生产数量；产品的成本与生产数量； 商品的销售额与广告费；商品的销售额与广告费； 家庭的支出与收入。等等家庭的支出与收入。等等探索：水稻产量探索：水稻产量y与施肥量与施肥量x之间大致有何规之间大致有何规律？律？10 20 30 40 50500450400350300发现：图中各点，大致分布在某条直线附近。发现：图中各点，大致分布在某条直线附近。探索探索2：在这些点附近可画直线不止一
4、条，哪条直：在这些点附近可画直线不止一条，哪条直线最能代表线最能代表x与与y之间的关系呢？之间的关系呢？施化肥量施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45水稻产量水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455xy散点图散点图施化肥量施化肥量水稻产量水稻产量10 20 30 40 50500450400350300 xy施化肥量施化肥量水稻产量水稻产量探究探究对于一组具有线性相关关系的数据对于一组具有线性相关关系的数据我们知道其回归方程的截距和斜率的最小二乘估计公式分别为：我们知道其回归方程的截距和斜率的最小二乘估计公式分别为：称为样本点的中心称为样本点的中心假设我
5、们已经得到两个具有相关关系的变量的一组数据假设我们已经得到两个具有相关关系的变量的一组数据 且回归方程是：且回归方程是：y=bx+a,其中，其中，a,b是待定参数。当变量是待定参数。当变量x取取 时时 它与实际收集到的它与实际收集到的 之间的偏差是之间的偏差是oxy1、所求直线方程叫做、所求直线方程叫做回归直线方程回归直线方程； 相应的直线叫做相应的直线叫做回归直线回归直线。2、对两个变量进行的线性分析叫做、对两个变量进行的线性分析叫做线性回归分析线性回归分析。1、回归直线方程、回归直线方程最小二乘法：最小二乘法：称为样本点的中心称为样本点的中心。2、求回归直线方程的步骤：、求回归直线方程的步
6、骤：（3）代入公式）代入公式（4）写出直线方程为）写出直线方程为y=bx+a,即为所求的回归直线方程即为所求的回归直线方程例例1 1、观察两相关量得如下数据、观察两相关量得如下数据: :x-1-2-3-4-553421y-9-7-5-3-115379求两变量间的回归方程求两变量间的回归方程. .解：列表：解：列表：i12345678910 xi-1-2-3-4-553421yi-9-7-5-3-115379xiyi9141512551512149所求回归直线方程为所求回归直线方程为例例2：已知：已知10只狗的血球体积及血球的测量值如下：只狗的血球体积及血球的测量值如下：x45424648423
7、558403950y6.53 6.30 9.52 7.50 6.99 5.90 9.49 9.20 6.55 8.72x(血球体积血球体积,mm), y(血球数，百万血球数，百万)（1）画出上表的散点图；）画出上表的散点图；（2）求出回归直线并且画出图形；）求出回归直线并且画出图形；（3）回归直线必经过的一点是哪一点？）回归直线必经过的一点是哪一点？3 3、利用回归直线方程对总体进行线性相关性的检验、利用回归直线方程对总体进行线性相关性的检验 例例3 3、炼钢是一个氧化降碳的过程，钢水含碳量的多少、炼钢是一个氧化降碳的过程，钢水含碳量的多少直接影响冶炼时间的长短，必须掌握直接影响冶炼时间的长短
8、，必须掌握钢水含碳量和冶炼钢水含碳量和冶炼时间的关系。如果已测得炉料熔化完毕时，钢水的含碳时间的关系。如果已测得炉料熔化完毕时，钢水的含碳量量x与冶炼时间与冶炼时间y（从炉料熔化完毕到出刚的时间）的一（从炉料熔化完毕到出刚的时间）的一列数据，如下表所示：列数据，如下表所示：x（0.01%）104180190177147134150191204121y（min）100200210185155135170205235125（1 1）y y与与x x是否具有线性相关关系；是否具有线性相关关系；（2 2）如果具有线性相关关系，求回归直线方程；）如果具有线性相关关系，求回归直线方程；（3 3）预测当钢水
9、含碳量为）预测当钢水含碳量为160160个个0.01%0.01%时，应冶炼多少分时，应冶炼多少分钟？钟？(1)(1)列出下表列出下表, ,并计算并计算i12345678910 xi104180190177147134150191204121yi100200210185155135170205235125xiyi10400360003990032745227851809025500391554794015125所以回归直线的方程为所以回归直线的方程为 =1.267x-30.51(3)(3)当当x=160 x=160时时, 1.267.160-30.51=172, 1.267.160-30.51=
10、172(2)设所求的回归方程为设所求的回归方程为例题例题4 4 从某大学中随机选出从某大学中随机选出8 8名女大学生，其身名女大学生，其身高和体重数据如下表：高和体重数据如下表：编号12345678身高165165157170175165155170体重4857505464614359求根据一名女大学生的身高预报她的体重的求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为回归方程，并预报一名身高为172172的女大的女大学生的体重。学生的体重。分析：由于问题中分析：由于问题中要求根据身高预报要求根据身高预报体重，因此选取身体重，因此选取身高为自变量，体重高为自变量，体重为因变量为
11、因变量2.2.回归方程：回归方程：1. 散点图；散点图；相关系数相关系数正相关；负相关通常，正相关；负相关通常，r0.75，认为两个变量有很强的相关性，认为两个变量有很强的相关性本例中本例中,由上面公式由上面公式r=0.7980.75探究？探究？身高为身高为172172的女大学生的体重一定的女大学生的体重一定是是60.316kg60.316kg吗吗？如果不是？如果不是, ,其原因是什其原因是什么么? ?如何描述两个变量之间线性相关关系的强弱？如何描述两个变量之间线性相关关系的强弱？ 在在数学数学3中，我们学习了用相关系数中，我们学习了用相关系数r来衡量两个变量来衡量两个变量之间线性相关关系的方
12、法。之间线性相关关系的方法。相关系数相关系数r相关关系的测度相关关系的测度（相关系数取值及其意义）-1.0+1.00-0.5+0.5完全负相关完全负相关完全负相关完全负相关无线性相关无线性相关无线性相关无线性相关完全正相关完全正相关完全正相关完全正相关负相关程度增加负相关程度增加负相关程度增加负相关程度增加r正相关程度增加正相关程度增加正相关程度增加正相关程度增加3.1回归分析的基本思想及其初步应用（二）回归分析的基本思想及其初步应用（二）回归分析的内容与步骤：回归分析的内容与步骤：统计检验通过后，最后是统计检验通过后，最后是利用回归模型，根据自变量去估计、利用回归模型，根据自变量去估计、预测
13、因变量预测因变量。 回归分析通过一个变量或一些变量的变化解释另回归分析通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。一变量的变化。 其主要内容和步骤是：其主要内容和步骤是：首先根据理论和对问题的分析判断，首先根据理论和对问题的分析判断，将变量分为自变量和因变将变量分为自变量和因变量量；其次，设法其次，设法找出合适的数学方程式（即回归模型）找出合适的数学方程式（即回归模型）描述变量间描述变量间的关系；的关系；由于涉及到的变量具有不确定性，接着还要由于涉及到的变量具有不确定性，接着还要对回归模型进行对回归模型进行统计检验统计检验；例例1 从某大学中随机选取从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和
14、体重数据如表名女大学生，其身高和体重数据如表1-1所示。所示。编号12345678身高/cm 165165 157 170 175 165 155 170体重/kg4857505464614359求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为172cm的女大学生的体重。的女大学生的体重。案例案例1：女大学生的身高与体重：女大学生的身高与体重解：解：1、选取身高为自变量、选取身高为自变量x，体重为因变量，体重为因变量y，作散点图：，作散点图：2、由散点图知道身高和体重有比较、由散点图知道身高和体重有比较好的线性相关
15、关系，因此可以用线性好的线性相关关系，因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系。回归方程刻画它们之间的关系。分析：由于问题中分析：由于问题中要求根据身高预报要求根据身高预报体重，因此选取身体重，因此选取身高为自变量，体重高为自变量，体重为因变量为因变量2.2.回归方程：回归方程：1. 散点图；散点图；本例中本例中, r=0.7980.75这表明体重与身高有很强的线性相关关这表明体重与身高有很强的线性相关关系，从而也表明我们建立的回归模型是有意义的。系，从而也表明我们建立的回归模型是有意义的。探究探究：身高为身高为172cm的女大学生的体重一定是的女大学生的体重一定是60.316kg吗吗？如果不
16、是，你能解析一下原因吗？如果不是，你能解析一下原因吗？答：身高为答：身高为172cm的女大学生的体重不一定是的女大学生的体重不一定是60.316kg，但一般可以认为她的体重接近于，但一般可以认为她的体重接近于60.316kg。即，用这个回归方程不能给出每个身高为即，用这个回归方程不能给出每个身高为172cm的女大学生的体重的预测值，只能给出她们平均的女大学生的体重的预测值，只能给出她们平均体重的值。体重的值。例例1 从某大学中随机选取从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如表名女大学生，其身高和体重数据如表1-1所示。所示。编号12345678身高/cm 165165 157 170 175 165 155 170体重/kg4857505464614359求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为172cm的女大学生的体重。的女大学生的体重。案例案例1：女大学生的身高与体重：女大学生的身高与体重解：解：1、选取身高为自变量、选取身高为自变量x，体重为因变量，体重为因变量y，作散点图：，作散点
